文献类型：期刊文献

中文题名：过程不确定性下丙烯精馏过程多变量预测控制技术应用

英文题名：Application of Multivariable Predictive Control Technology in Propylene Distillation Process Considering Process Uncertainties

作者：何仁初[1];陈海泉[2];于春梅[3];张卫东[4]

机构：[1]华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237;[2]上海大学上海市智能制造及机器人重点实验室,上海200072;[3]中国石油吉林石化公司乙烯厂仪表车间,吉林吉林132022;[4]中国石油化工股份有限公司金陵分公司信息化与计量中心,江苏南京210033

年份：2018

卷号：33

期号：4

起止页码：102

中文期刊名：西安石油大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of Xi’an Shiyou University（Natural Science Edition）

收录：CSTPCD;;Scopus;北大核心:【北大核心2017】；

基金：国家自然科学基金重大项目(61590922);国家自然科学基金青年项目(61503138;21506050);国际(地区)合作与交流项目(61720106008);中央高校科研业务费(222201814047)

语种：中文

中文关键词：丙烯精馏;不确定性;过程控制;Kalman;动态反馈

外文关键词：propylene distillation;uncertainty;process control;Kalman;dynamic feedback

摘要：以丙烯精馏塔的多变量预测控制为研究对象,将卡尔曼(Kalman)滤波方法与动态反馈预测控制技术相结合,提出了一种带有积分输入补偿的Kalman滤波方法对系统不确定性干扰进行估计,然后将滤波后的输出、控制作用及状态信息动态反馈给多变量预测控制器以增强系统的抗干扰能力,提高控制系统的性能,并构建出丙烯精馏塔过程机理模型及仿真平台。仿真结果对比表明,采用本文改进的Kalman滤波方法使得多变量预测控制系统的控制性能和鲁棒性明显增强,生产过程更加平稳。
Taking multivariable predictive control of propylene distillation tower as research object,combining Kalman filtering method with dynamic feedback predictive control technology,a Kalman filtering algorithm with integral input compensation was proposed to estimate the uncertainties of the system. Then the filtered output,control action and state information were dynamically fed back to multivariable predictive controllers to enhance the resisting disturbance capacity of the system and to improve the performance of the system,and the process mechanism model and simulation platform of the propylene distillation tower were established. The simulation results show that the improved Kalman filtering method can improve the control performance and robustness of the multivariable predictive control system,and make the production process more stable.